//package com.study.webapp.map;
//
//
//import java.io.Serializable;
//import java.util.LinkedHashMap;
//import java.util.Map;
//import java.util.Objects;
//
///**
// * 找到一个详细的博客：https://blog.csdn.net/FL63Zv9Zou86950w/article/details/107240838
// * @param <K>
// * @param <V>
// */
//public class mapStudy<K,V> implements Serializable {
//
//    transient Node<K,V>[] table;
//    //扩容阀值
//    int threshold;
//    //最大的大小
//    static final int MAXIMUM_CAPACITY = 1 << 30;
//    //默认大小
//    static final int DEFAULT_INITIAL_CAPACITY = 1 << 4;
//    //加载因子
//    static final float DEFAULT_LOAD_FACTOR = 0.75f;
//    //加载因子，默认等于默认值，无参构造中默认
//    final float loadFactor;
//
//    static final int TREEIFY_THRESHOLD = 8;
//
//    static final int MIN_TREEIFY_CAPACITY = 64;
//
//    transient int modCount;
//
//    transient int size;
//
//    public V put(K key,V value) {
//        return putVal(hash(key),key,value,false,true);
//    }
//
//
//
//    static final int hash(Object key) {
//        int h;
//        int val = key == null ? 0: (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16);
//        return val;
//    }
//
//    /**
//     * 注释：Put的大体流程是：
//     * 1，先判断现有的table如果为空就初始化扩容一次
//     *,2，指定的节点位置(hash后的key，就是指定key的位置)如果为空，就直接赋值，
//     * 3，如果指定位置不为空， 判断这个位置的key是不是一样(hash是否一致)
//     * 4，如果key不同，而且是红黑树，就采用红黑树形式保存
//     * 5，如果不是红黑树，就在链表上查找，
//     * 6，如果key不同，尾部为null，就在最后面直接插入
//     * 7，如果key是一样的，就不用再链表上查找
//     * 8，直接替换老值，并且返回老值：String value = map.put("","");，所以map的put方法是有返回值的
//     * @return
//     */
//    final V putVal(int hash,K key,V value,boolean onlyIfAbsent,boolean evict) {
//        Node<K,V>[] tab;
//        Node<K,V> p;
//        int n,i;
//        //tab==null或者没有table则进行扩容初始化一次
//        if ((tab = table) == null || (n = tab.length) == 0) {
//            n = (tab = resize()).length;
//        }
//        //指定节点位置如果为null就直接插入，意思是刚好没有值，不需要替换
//        //(n-1) & hash 才是表中真正的hash值
//        if ((p = tab[i = (n-1) & hash]) == null) {
//            tab[i] = newNode(hash,key,value,null);
//        }
//        //如果不为空
//        else {
//            Node<K,V> e; K k;
//            //计算表中的node与要插入的值得key相比较
//            if (p.hash == hash && ((k = p.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
//                e = p;
//            }
//            //如果不同，并且是红黑树时
//            else if (p instanceof TreeNode) {
//                //采用红黑树保存值
//                e = ((TreeNode<K,V>)p).putTreeVal(this,tab,hash,key,value);
//            }
//            //key.hash不同并且也不是红黑树时，在链表上找
//            else {
//                for (int binCount = 0; ; ++binCount) {
//                    //如果p.next(尾部)为null,则直接在尾部插入
//                    if ((e = p.next) == null) {
//                        p.next = newNode(hash, key, value, null);
//                        //新增后，节点个数到达阀值，则treeifyBin进行再次判断，
//                        // 如果超过8就会按照红黑树保存，这里就是开始链表转红黑树
//                        if (binCount >= TREEIFY_THRESHOLD - 1) {
//                            treeifyBin(tab, hash);
//                        }
//                        break;
//                    }
//                    //如果找到了一样的hash,key的节点，则直接退出循环
//                    if (e.hash == hash && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals((k))))) {
//                        break;
//                    }
//                    //更新p指向下一节点
//                    p = e;
//                }
//            }
//            //map有旧值，返回就值
//            if (e != null) {
//                V oldValue = e.value;
//                //在找到一样的hash，key时，把value值赋值到e.value，重新赋值，返回老值
//                if (!onlyIfAbsent || oldValue == null) {
//                    e.value = value;
//                }
//                afterNodeAccess(e);
//                return oldValue;
//            }
//        }
//        //map调整次数+1
//        ++modCount;
//        //如果达到阔值则扩容
//        if (++size > threshold) {
//            resize();
//        }
//        afterNodeInsertion(evict);
//        return null;
//    }
//
//    /**
//     * 这里就转换为红黑树
//     * @param tab
//     * @param hash
//     */
//    final void treeifyBin(Node<K,V>[] tab,int hash) {
//        int n, index;
//        Node<K,V> e;
//        if (tab == null || (n = tab.length) < MIN_TREEIFY_CAPACITY) {
//            resize();
//        }
//        else if ((e = tab[index = (n-1) * hash]) != null) {
//            TreeNode<K,V> hd = null,tl = null;
//            do {
//                TreeNode<K,V> p = replacementTreeNode(e,null);
//                if (tl == null) {
//                    hd = p;
//                }
//                else {
//                    p.prev = tl;
//                    tl.next = p;
//                }
//            } while ((e = e.next) != null);
//            if ((tab[index] = hd) != null) {
//                hd.treeify(tab);
//            }
//        }
//    }
//
//    Node<K,V> newNode(int hash,K key,V value,Node<K,V> next) {
//        return new Node<>(hash,key,value,next);
//    }
//
//    /**
//     * 扩容方法：
//     * 1，判断老的长度，超过最大值就不再扩容，没有就扩大原来的两倍
//     * 2，如果老的长度不大于0，就重新计算
//     * 3,有可能会位运算会溢出，所以需要再次计算附在因子和阔值
//     * 4，遍历链表，如果是红黑树，就按照红黑树拆分组，如果不是就按照链表原顺序分组
//     * @return
//     */
//    final Node<K,V>[] resize() {
//        Node<K,V>[] oldTab = table;
//        //老的长度
//        int oldCap = (oldTab == null) ? 0 : oldTab.length;
//        //老的阔值
//        int oldThr = threshold;
//        int newCap,newThr = 0;
//        if (oldCap > 0) {
//            //如果长度大于最大，就不阔了，
//            if (oldCap >= MAXIMUM_CAPACITY) {
//                threshold = Integer.MAX_VALUE;
//                return oldTab;
//            }
//            //没有超过最大，就阔到原来的两倍
//            else if ((newCap = oldCap << 1) < MAXIMUM_CAPACITY && oldCap >= DEFAULT_INITIAL_CAPACITY) {
//                newThr = oldThr << 1;
//            }
//        } else if (oldThr > 0) {
//            newCap = oldThr;
//        } else {
//            newCap = DEFAULT_INITIAL_CAPACITY;
//            newThr = (int) (DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY);
//        }
//        //重新计算resize的上限
//        //newThr = (int)(DEFAULT_LOAD_FACTOR * DEFAULT_INITIAL_CAPACITY); 一直以为这是常量做乘法，怎么会为 0 ，其实不是这部分的问题，在于上面逻辑判断中的扩容操作，可能会导致位溢出。
//        if (newThr == 0) {
//            //重新计算加载因子,扩容值 = 新的初始值*负载因子
//            float ft = (float) newCap * loadFactor;
//            newThr = (newCap < MAXIMUM_CAPACITY && ft < (float)MAXIMUM_CAPACITY ? (int) ft : Integer.MAX_VALUE);
//        }
//        //重新给负载因子赋值
//        threshold = newThr;
//        Node<K,V>[] newTab = (Node<K,V>[]) new Node[newCap];
//
//        table = newTab;
//        if (oldTab != null) {
//            for (int j = 0; j<oldCap;j++) {
//                Node<K,V> e;
//                if ((e = oldTab[j]) != null) {
//                    oldTab[j] = null;
//                    if (e.next == null) {
//                        newTab[e.hash & (newCap - 1)] = e;
//                    }
//                    //如果是红黑树
//                    else if (e instanceof TreeNode) {
//                        //重新映射时，需要对红黑树进行拆分
//                        ((TreeNode<K,V>e).split(this,newTab,j,oldCap));
//                    }
//                    else {
//                        Node<K,V> loHead = null,loTail = null;
//                        Node<K,V> hiHead = null,hiTail = null;
//                        Node<K,V> next;
//                        do {
//                            next = e.next;
//                            if ((e.hash & oldCap) == 0) {
//                                if (loTail == null) {
//                                    loHead = e;
//                                } else  {
//                                    loTail.next = e;
//                                }
//                                loTail = e;
//                            }
//                            else  {
//                                if (hiTail == null) {
//                                    hiHead = e;
//                                } else {
//                                    hiTail.next = e;
//                                }
//                                hiTail = e;
//                            }
//                        } while ((e = next) != null);
//                        //将分组后的链表映射到新桶中
//                        if (loTail != null) {
//                            loTail.next = null;
//                            newTab[j] = loHead;
//                        }
//                        if (hiTail != null) {
//                            hiTail.next = null;
//                            newTab[j + oldCap] = hiHead;
//                        }
//                    }
//                }
//            }
//        }
//        return newTab;
//    }
//
//    /**
//     * map的get操作
//     * @param key
//     * @return
//     */
//    public V get(Object key) {
//        Node<K,V> e;
//        e = getNode(hash(key),key);
//        if (e == null) {
//            return null;
//        }
//        return e.getValue();
//    }
//
//    /**
//     * get的具体操作
//     * 1，判断table，并且从第一个元素找
//     * 2，第一个不是就从下一个找，
//     * 3，县一个先判断是不是红黑树，如果是就从红黑树中找
//     * 4，如果不是就循环一个个找
//     * @param hash
//     * @param key
//     * @return
//     */
//    final Node<K,V> getNode(int hash,Object key) {
//        Node<K,V>[] tab;
//        Node<K,V> first,e;
//        int n;
//        K k;
//        //判断table不为空，并且第一个值不为空
//        if ((tab = table) != null
//                && (n = tab.length) > 0
//                && (first = tab[(n-1) & hash]) != null) {
//            //判断第一个值是不是要找的值
//            if (first.hash == hash
//                    && ((k = first.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
//                return first;
//            }
//            //如果第一个不是，就找下一个，下一个肯定先判空
//            if ((e = first.next)!= null) {
//                //判断是否是红黑树，如果是就从红黑树里查找
//                if (first instanceof  TreeNode) {
//                    return ((TreeNode<K,V>) first.getTreeNode(hash,key));
//                }
//                //如果不是红黑树，就在链表循环查找
//                do{
//                    if (e.hash == hash
//                            && ((k = e.key) == key || (key != null && key.equals(k)))) {
//                        return e;
//                    }
//                } while ((e = e.next) != null);
//            }
//        }
//        return null;
//    }
//
//
//    static class Node<K,V> implements Map.Entry<K,V> {
//        final int hash;
//        final K key;
//        V value;
//        Node<K,V> next;
//
//        public Node(int hash, K key, V value, Node<K, V> next) {
//            this.hash = hash;
//            this.key = key;
//            this.value = value;
//            this.next = next;
//        }
//
//        @Override
//        public K getKey() {
//            return key;
//        }
//
//        @Override
//        public V getValue() {
//            return value;
//        }
//
//        @Override
//        public String toString() {
//            return "Node{" +
//                    "key=" + key +
//                    ", value=" + value +
//                    '}';
//        }
//
//        public final  int hashCode() {
//            return Objects.hashCode(key) ^ Objects.hashCode(value);
//        }
//
//        @Override
//        public V setValue(V newValue) {
//            V oldValue = value;
//            value = newValue;
//            return oldValue;
//        }
//
//        public final boolean equals(Object o) {
//            if (o == this) {
//                return true;
//            }
//            if (o instanceof Map.Entry) {
//                Map.Entry<?,?> e = (Map.Entry<?,?>)o;
//                if (Objects.equals(key,e.getKey()) && Objects.equals(value,e.getValue())) {
//                    return true;
//                }
//            }
//            return false;
//        }
//    }
//
//
//    static final class TreeNode<K,V> extends LinkedHashMap.Entry<K,V> {
//
//
//    }
//
//
//
//
//}
